- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- 一文讲通锁标记对象std::adopt_lock盲点
郭涤生
c/c++#并发线程c++并发编程
一文讲通锁标记对象std::adopt_lock盲点1.核心概念2.代码详解1.单个锁2.多重锁(可以用来预防死锁)3.条件变量的互斥控制4.复杂示例:多生产者-多消费者模型(超纲了,可不看,哈哈哈哈)3.小结1.核心概念在C++中,std::adopt_lock是一个锁标记对象[^1],用于配合锁对象(如std::lock_guard、std::unique_lock或std::shared_l
- SpringBoot动态加载JAR包实战:实现插件化架构的终极指南
小诸葛IT课堂
springbootjar架构
在需要热插拔业务模块、支持灰度发布的系统中,动态加载外部JAR包是提升系统扩展性的核心技术。本文将手把手实现3种动态加载方案,包含可直接运行的SpringBoot代码,并深入分析类加载机制与内存泄漏预防策略。一、动态加载的应用场景电商平台:双十一期间动态加载营销活动模块风控系统:实时更新风控规则引擎物联网平台:按需加载设备协议解析器SaaS系统:客户定制化功能插件二、核心技术难点技
- 基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略
m0_65156252
人工智能
基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。在多组学数据中,通常包括不同层次的生物信息(如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等),这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。因此,如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择,是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型(如自监督学习、图神经网络、Transformer等)可以有效解决这一问题。以
- 0312-PromptMRG:诊断驱动的医疗报告生成提示
m0_65156252
学习笔记
1,摘要:提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG),这是一个新的框架,旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说,PromptMRG是基于编码器-解码器架构,并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时,来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示,以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性,我们设计了跨模态特征增强,通过利用预训练CLIP的知识,从数据库中检索相似的报
- 服务器数据恢复—服务器故障不怕,看怎样预防故障与恢复数据!
数据恢复
服务器长时间高速运行,元器件长时间处在高温的环境下,出现故障无法避免。下面我们聊一下服务器的常见故障以及服务器出现故障后如何恢复服务器数据。服务器常见故障:硬件故障:磁盘损坏、电池故障等。软件问题:操作系统崩溃、未知的程序运行错误等。病毒破坏:勒索病毒加密、删除服务器数据等。不可控力量;服务器浸水、火烧、机房倒塌等导致服务器损坏和数据丢失。误操作:工作人员操作失误导致数据丢失,如格式化、删除、覆盖
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- 告别手抖烦恼,重拾生活稳 “态”
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生活
手抖,看似微小的症状,却可能极大地扰乱生活节奏。轻微颤抖让日常小事变得艰难,拿不稳杯子、握不好笔,严重时甚至影响工作、社交,自信心也随之受挫。想要摆脱手抖困扰,先得了解背后原因。引发手抖的因素多样。生理性手抖在情绪激动、过度劳累、大量饮酒后常出现,一般幅度小、速度快,诱因消除后多能缓解。病理性手抖则复杂得多,常见于帕金森病、特发性震颤等疾病。帕金森病除手抖外,还有肢体僵硬、动作迟缓等症状;特发性震
- 医院DEEPSEEK辅助应用
cainiaojunshi
智慧城市
一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。明确了84个AI在医疗健康领域的应用场景,涵盖了预防、诊断、治疗、康复等全流程。涉及医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个关键领域。国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力,推动AI与临床诊疗、医院管理深度融
- 解决Flutter应用程序的兼容性问题
ios
哈喽呀,大家好呀,淼淼又来和大家见面啦,Flutter作为一个跨平台的移动应用开发框架,极大地简化了开发者同时在Android和iOS平台上构建应用的难度。然而,由于不同设备、操作系统版本以及Flutter框架本身的变化,开发者可能会面临一些兼容性问题。这一期淼淼将和大家一起探讨如何有效地解决和预防Flutter应用程序的兼容性问题,确保应用在各种环境下稳定运行。更新Flutter和依赖包保持Fl
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
- 关联规则算法:揭秘数据中的隐藏关系,从理论到实战
秋声studio
机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具,能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系,从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐,还是医疗领域的疾病诊断,关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发,逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者,还是希望进一步了解关联
- AbMole| 纳米药物递送系统IL@H-PP在乳腺癌和脑转移光热疗法
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
近年来,光热疗法(PTT)作为一种非侵入性的癌症治疗手段,因其独特的优势而受到广泛关注。来自四川大学华西药学院药物靶向与药物递送系统重点实验室的范童,胡海丽,徐燕燕等多名研究人员发表了题为《HollowcoppersulfidenanoparticlescarryingISRIBforthesensitizedphotothermaltherapyofbreastcancerandbrainmet
- 实施疫苗冷链温度监控预警 保障疫苗安全
BEOL贝尔科技
其他
国家免疫规划工作已经实施多年,接种疫苗是预防疾病最直接、最经济、最有效的手段。新冠疫苗第三针已经开始接种,但是近年来不断发生的疫苗事件,让广大市民对疫苗的质量安全产生了质疑。为了保障疫苗质量安全,小编推荐使用疫苗冷链温湿度监控预警系统。该系统能对储存疫苗的冰箱温度进行实时采集并上传到网络平台,相关人员可通过登陆平台查看设备内温度。一旦冷链设备运行出现异常情况,如发生温度超限或停电,系统会及时报警,
- 利用AI大模型,破解医疗数据困境_医疗ai大模型
喝不喝奶茶丫
人工智能语言模型大模型深度学习AI大模型AI机器学习
随着AI技术飞跃,医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据,还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发,这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而,数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下,高效利用有限的医疗数据?医疗数据困境新解:基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 什么时候需要做性能测试?
海姐软件测试
测试工具职场和发展
性能测试是确保系统在高负载、复杂场景下稳定运行的关键环节,通常在以下场景中需要执行性能测试:---###**1.新系统上线或核心功能发布前**-**验证系统容量**:确保系统能承载预期的用户量和业务量(如日活用户、峰值并发)。-**预防生产事故**:提前发现性能瓶颈(如数据库慢查询、内存泄漏),避免上线后崩溃。---###**2.系统架构重大变更时**-**技术升级**:如数据库迁移(MySQL→
- 技术债务未纳入计划管理怎么办
项目管理
技术债务管理的关键在于全面识别、动态整合、持续优化。其中,全面识别尤为重要,因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务,才能在项目计划中合理安排修正工作,防止负债失控;动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分,实时监控并定期调整修复策略;持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成,从而提升整体系统质量和研发效率。一、明确技术债务概念与现状技术债务是指在软件开发过程中为追求短期目
- 技术债务未纳入计划管理怎么办
项目管理
技术债务管理的关键在于全面识别、动态整合、持续优化。其中,全面识别尤为重要,因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务,才能在项目计划中合理安排修正工作,防止负债失控;动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分,实时监控并定期调整修复策略;持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成,从而提升整体系统质量和研发效率。一、明确技术债务概念与现状技术债务是指在软件开发过程中为追求短期目
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 8D与FMEA的关联性及8D软件系统功能解析
全星007
科技研发管理汽车部件汽车制造低代码
8D与FMEA的定义与关系在质量管理领域,8D(8Disciplines)和FMEA(失效模式与效应分析)是两种重要的工具,分别用于问题解决和风险预防。它们虽然侧重点不同,但在实际应用中密切相关,相辅相成。以下是8D与FMEA的定义及其关系的详细说明:1.8D的定义8D是一种结构化的问题解决方法,主要用于解决客户投诉或内部质量问题。它包含八个步骤,确保问题得到彻底解决并防止再发生。8D的八个步骤包
- 医院陪诊小程序开发主要解决哪些需求问题
zhushuai0831
个人开发
医院陪诊小程序开发,主要解决以下几个方面的需求问题:1、时间和空间上的便利。陪诊者可以通过小程序实时查询患者的就诊情况,并且可以了解医院的就诊流程和规定。这样可以减少陪诊者等待的时间,避免不必要的浪费。2、信息查询和分享。医院陪诊小程序可以为陪诊者提供疾病查询、药品查询、症状自诊等服务,可以让陪诊者更好地了解病情和治疗方案,并且可以分享这些信息给患者和家属。3、服务评价和反馈。小程序可以提供服务评
- 陪诊小程序开发:市场需求提升下的刚需
冠品网络科技
小程序小程序开发软件开发陪诊小程序微信小程序
近年来,随着人口老龄化的加剧、独居人口的数量不断提高,对陪诊服务的需求开始增强,陪诊行业逐渐走进了大众的日常生活中。而在互联网的发展下,也为陪诊服务提供了更加便捷、高效的平台---陪诊小程序。目前,我国已经进入到了老龄化社会,老年人口数量庞大,且许多老年人患有慢性疾病,需要频繁就医。陪诊小程序可以为他们提供便捷的陪诊服务,为患者提供挂号、取药、陪伴检查等一站式服务,提升就医体验,解决就医难题。陪诊
- 辛格迪客户案例 | 勤浩医药电子合约系统(eSign)项目
辛格迪
区块链
01勤浩医药,创新赋能勤浩医药(苏州)有限公司(以下简称“勤浩医药”)成立于2015年,位于江苏省苏州市工业园区。作为一家专注于创新药物研发的高新技术企业,勤浩医药致力于通过前沿的科研技术和创新平台,为全球患者提供高效、安全的治疗方案。公司秉持“创新驱动、质量为本、患者至上”的发展理念,在肿瘤、代谢性疾病和免疫疾病等领域不断深耕,已逐步发展成为国内领先的创新药研发企业。02行业挑战,传统之困随着医
- 全面阐述某系统设计所实现的质量属性战术
a4254353213
数据库测试
一、文档说明在完成了《软件架构体系》课程中关于六种软件质量属性的内容之后就上学期开发的**系统进行反思,阐述设计开发时所实现的质量属性战术,说明原因。二、质量属性战术说明1.可用性战术可用性战术主要在系统错误方面着手。从错误的检测和恢复,到错误的预防和屏蔽等等。系统在运行过程中会不可避免的出现故障,可以说出现故障是绝对的,而故障的次数是相对的。在这方面我们对于**系统的开发上加强了错误的预防处理,
- mysql数据被误删的恢复方案
m0_74824954
面试学习路线阿里巴巴mysql数据库
文章目录一、使用备份恢复二、使用二进制日志(BinaryLog)三、使用InnoDB表空间恢复四、使用第三方工具预防措施数据误删是一个严重的数据库管理问题,但通过合理的备份策略和使用适当的恢复工具,可以有效地减少数据丢失的风险。几种常见的数据恢复方法:包括使用备份、二进制日志、表空间文件以及第三方工具一、使用备份恢复备份是最常见的数据恢复方法。通过定期备份数据库,可以在数据丢失时快速恢复到最近的备
- 深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展
xinxiyinhe
人工智能深度学习人工智能深度学习模型深度学习
深度学习模型作为人工智能的核心技术之一,未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向:1.通用人工智能(AGI)目标:开发具有通用智能的模型,能够像人类一样处理多种任务。潜在突破:更强的推理和抽象能力,解决复杂问题。结合多模态数据(文本、图像、声音等)实现更全面的理解。自我学习和适应能力,减少对大量标注数据的依赖。2.医疗与生命科学目标:提升疾病诊断、药物研发和个性化治疗的水平。潜在突破
- 银行家算法
重岳
算法java
银行家算法(Banker'sAlgorithm)是由计算机科学家EdsgerDijkstra提出的,是一种用于处理资源分配和避免死锁的算法。它是一个安全的资源分配算法,确保在多进程共享系统资源时能够保持系统处于安全状态。银行家算法的核心目标是:在动态分配资源的过程中,判断是否存在一个安全的执行顺序,确保系统在执行过程中不会进入死锁状态。可以看作是一种预防死锁的策略。核心概念安全状态(SafeSta
- 华为面试题及答案——机器学习(二)
麦当当MDD
题目挖掘机器学习人工智能数据库开发数据库大数据
21.如何评价分类模型的优劣?(1)模型性能指标准确率(Accuracy):定义:正确分类的样本数与总样本数之比。适用:当各类样本的数量相对均衡时。精确率(Precision):定义:预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用:当关注假阳性错误的成本较高时(例如垃圾邮件检测)。召回率(Recall):定义:实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用:当关注假阴性错误的成本较高时(例如疾病检测)。
- AI赋能校园安全:科技助力预防与应对校园霸凌
weixin_45819535
人工智能安全科技
校园本应是学生快乐学习、健康成长的地方,然而,校园霸凌却成为威胁学生身心健康的隐形“毒瘤”。近年来,随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI在校园安全领域的应用逐渐成为解决校园霸凌问题的新突破口。通过智能监控、行为分析、情感识别等技术,AI为预防和应对校园霸凌提供了全新的解决方案。辉视AI智能安防系统作为行业领先的智能安防解决方案,正以其卓越的技术能力,为校园安全保驾护航。校园霸凌的现状与挑战校园
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓